DeepSeek – нейросетевые технологии генерации текста

Лэй Энстазия (2025)

Книга посвящена инновационной языковой модели, которая меняет представление об искусственном интеллекте. DeepSeek сочетает обучение с подкреплением (RL) и технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивая точность, адаптивность и доступ к актуальной информации в реальном времени. В книге рассматриваются уникальные особенности модели, такие как отказ от традиционного обучения с учителем, интеграция многоголовой скрытой внимательности (MLA) и дистилляция знаний для компактных устройств. Авторы подробно описывают её применение в науке, образовании, программировании, медицине и других сферах, акцентируя внимание на её экологичности, надежности и способности минимизировать ошибки. Особое внимание уделено перспективам развития модели, включая борьбу с галлюцинациями, повышение энергоэффективности и этические вызовы автоматизации. Книга станет незаменимым пособием для разработчиков, исследователей и всех, кто интересуется будущим искусственного интеллекта.

Глава 3. Дистилляция знаний в DeepSeek

3.1. Как перенос знаний улучшает производительность

Дистилляция знаний (Knowledge Distillation) — это процесс передачи опыта от большой, высокопроизводительной модели ("учителя") к более компактной модели ("ученику"). DeepSeek использует этот подход для достижения баланса между производительностью и экономичностью.

Основные аспекты:

Концентрация ключевых знаний: Вместо передачи всех данных модель"учитель"фокусируется на важных аспектах, таких как вероятности или представления значимых взаимосвязей.

Ускорение обучения: Модель"ученик"быстрее достигает желаемой производительности благодаря эффективному обучению на основе выверенных выходных данных"учителя".

Сохранение высокого качества: Дистиллированные модели демонстрируют сопоставимые результаты с оригинальными большими моделями, сохраняя точность и контекстуальность.

3.2. Компактные модели для устройств с ограниченными ресурсами

DeepSeek решает важную задачу — расширение возможностей компактных моделей для использования на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью.

Преимущества компактных моделей:

Доступность: Они легко интегрируются в мобильные устройства, IoT-системы и локальные серверы.

Снижение энергопотребления: Оптимизированные модели требуют меньше вычислительных ресурсов, что делает их подходящими для экологичных и масштабируемых решений.

Расширение областей применения: Компактные версии DeepSeek позволяют внедрять ИИ даже в тех местах, где ранее это было невозможно, например, в сельских регионах или автономных системах.

Пример: локальная модель DeepSeek может использоваться врачами в удаленных районах для мгновенного анализа медицинских данных без необходимости подключения к облачным системам.